ម៉ាស៊ីនគិតលេខសមាមាត្រទំនាក់ទំនង
គណនា Pearson រវាងបញ្ជីពីរនៃលេខ r ។
លទ្ធផលធ្វើឲ្យទាន់សម័យតាមដែលអ្នកវាយ & # 160; ។
អំពីម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះ
Pearson’s correlation coefficient (r) is used to measure the strength and direction of the linear relationship between two variables, ranging from −1 (perfect negative) through 0 (no linear relationship) to +1 (perfect positive). It is found by dividing the covariance of x and y by the product of their standard deviations, which standardises the result into that fixed −1 to +1 range. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. It needs at least two pairs, and the result is plotted with its best-fit line. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. It needs at least two pairs, and the result is plotted with its best-fit line.Worked example:Enter paired x and y values in the same order; the two lists must have the same number of values.Worked example:Enter paired x and y values in the same order; the two lists must have the same number of values.Worked example:Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in
សំណួរដែលសួរញឹកញាប់
តើសមាមាត្រទំនាក់ទំនងប្រាប់ខ្ញុំពីអ្វីខ្លះ & # 160;?
វាកំណត់ចំនួនអថេរពីរដែលផ្លាស់ទីជាមួយគ្នាក្នុងបន្ទាត់ត្រង់ & # 160; ។ តម្លៃនៅជិត +1 ឬ - 1 បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរខ្លាំង ខណៈពេលតម្លៃនៅជិត ០ មានន័យថាមានទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរតិចតួច ឬគ្មាន & # 160; ។ សញ្ញាបង្ហាញទិសនៃទំនាក់ទំនង & # 160; ។
តើការទាក់ទងមានន័យថាហេតុអ្វីបានជា?
ទេ & # 160; ។ ភាពទាក់ទងខ្ពស់បង្ហាញអថេរពីរផ្លាស់ទីជាមួយគ្នា ប៉ុន្តែមិនដែលបណ្តាលឲ្យមួយទៀត & # 160; ។ កត្តាទីបីដែលលាក់ ឬការស្រមៃសុទ្ធអាចបង្កើតភាពទាក់ទងខ្លាំងដោយគ្មានតំណបង្កហេតុ & # 160; ។
តើអ្វីជា R² & # 160;?
R² គឺជាការផ្លាស់ប្តូរការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុង y ដែលបានពន្យល់ដោយទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរជាមួយ x - r នៃ 0.8 ផ្តល់នូវ R² នៃ 0.64, មានន័យថា 64% នៃភាពខុសគ្នាត្រូវបានគណនាសម្រាប់.
តើអ្វីដែលរាប់ថាជាភាពទាក់ទងខ្លាំង?
ជាមគ្គុទ្ទេសក៍ក្រាស់, មួយ r ពេញលេញនៅក្រោម 0.3 គឺខ្សោយ, ជុំវិញ 0.3 ទៅ 0.5 មធ្យម, 0.5 ទៅ 0.7 មធ្យមទៅខ្លាំងនិងខាងលើ 0.7 ខ្លាំង. ម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះដាក់ស្លាកកម្លាំងសម្រាប់អ្នក, ប៉ុន្តែការកាត់សមហេតុផលប្រែប្រួលដោយវាល.
តើការទាក់ទងអវិជ្ជមានមានន័យថាអ្វី & # 160;?
r អវិជ្ជមានមានន័យថាអថេរផ្លាស់ទីក្នុងទិសដៅផ្ទុយគ្នា & # 160; ៖ ខណៈពេលដែលមួយកើនឡើងមួយទៀតមានទំនោរធ្លាក់ចុះ & # 160; ។ r នៃ -0.9គឺដូចជាទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរខ្លាំងដូច +0.9, ត្រឡប់តែក្នុងទិសដៅ & # 160; ។
តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាងការទាក់ទង និងការប្រែប្រួល?
Covariance វាស់ថាតើអថេរពីរផ្លាស់ប្តូរជាមួយគ្នាប៉ុន្តែទំហំរបស់វាអាស្រ័យលើឯកតារបស់ពួកគេ, ដូច្នេះវាជាការលំបាកក្នុងការបកស្រាយ. r Pearson នេះគឺជា covariance ចែកដោយការផ្លាស់ប្តូរស្តង់ដារពីរ, ដែល rescales វាទៅឯកតាឥតគិតថ្លៃ -1 ទៅជួរ +1.
តើបន្ទាត់ថយក្រោយទាក់ទងទៅនឹងភាពទាក់ទងយ៉ាងដូចម្តេច & # 160;?
បន្ទាត់ត្រឡប់ជាមធ្យមគឺជាបន្ទាត់ត្រង់ដែលសមនឹងចំណុចល្អបំផុត ហើយជ្រុងរបស់វាចែករំលែកសញ្ញារបស់វាជាមួយ r & # 160; ។ ភាពទាក់ទងប្រាប់អ្នកថាចំណុចចាប់ដៃបន្ទាត់នោះយ៉ាងម៉េចយ៉ាងតឹងរឹង ខណៈពេល r² ផ្ដល់ភាគហ៊ុននៃការផ្លាស់ប្ដូរបន្ទាត់ដែលពន្យល់ & # 160; ។
API — ប្រើម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះពីកូដ
ទូរស័ព្ទទៅម៉ាស៊ីនគិតលេខនេះជាចំណុចបញ្ចប់ JSON ឥតគិតថ្លៃ - គ្មានគ្រាប់ចុចដែលត្រូវការ & # 160; ។ ផ្ញើតម្លៃវាលខាងក្រោមជាប៉ារ៉ាម៉ែត្រសំណួរ ឬ JSON & # 160; ។ អានឯកសារ API ពេញលេញ →
ចំណុចបញ្ចប់
GET https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/
curl
curl "https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/?x=1, 2, 3, 4, 5&y=2, 4, 5, 4, 6"
JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/?" + new URLSearchParams({
"x": "1, 2, 3, 4, 5",
"y": "2, 4, 5, 4, 6"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);
លទ្ធផលគឺការប៉ាន់ប្រមាណសម្រាប់តែការណែនាំទូទៅប៉ុណ្ណោះ, មិនហិរញ្ញវត្ថុ, វេជ្ជសាស្ត្រឬដំបូន្មានពន្ធ.